目前我国大数据分析专业人才短缺数十万。由于供需极度失衡，即使现在转行为时已晚，但仍有可能趁着这股热潮获得良好的发展前景。零基础可以学大数据分析吗？能否完成大数据分析岗位的转型?让我详细介绍一下。

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首先，我们来看看大数据分析需要学习哪些知识。具体来说，大数据课程包括计算机程序设计语言、软件系统、大数据分析过程、数学与统计与算法、实操等几个模块。只有将几个模块充分结合起来，才能对数据进行准确的分析、可视化的结论。可以得到，并且可以用建立的模型预测未来数据的可能性。

一、计算机编程语言

推荐从java入手，因为好学。只要掌握了一些关于java的基本概念，就可以使用java语言快速编写出适合不同场景的程序。学java需要学什么？主要包括java基础、JSP java web技术、SpringMVC、Mybatis、Hibernate。

二、软件系统

主要包括linux、hadoop、spark、storm开发、hive数据库等，尤其是linux和hadoop一定要学透，linux是一个开放很多软件的系统，很多时候直接用hadoop来等同于大数据分析，如果学会了这两个，其他软件的学习会容易很多。

三、大数据分析流程

整个过程要熟悉业务导向、数据采集、数据清洗、数据分层建模、数据可视化。得出结论。所谓理解过程，不是简单的知道上面的术语，而是不同的环节。做什么与要使用的特定软件相对应。

四、数学、统计和算法

同样的数据，同样的系统软件，为什么不同分析师分析的耗时和流畅度会有这么大的差异?主要原因是不同人群对统计的掌握程度不同。熟悉以上学科的人，往往能从符合真实数据的角度快速分析。如果缺少知识点有落差，往往需要多次尝试才能更接近“真相”。

五、练习

了解了以上内容后，还要结合已有的数据，经历几次真实的实践过程。只有这样，你才能积累经验，独立操作数据分析的全过程。

最后，0基础能不能学好大数据分析，重要的是看大数据分析相关的课程是否难。零基础可以学大数据分析吗？这取决于你选择的学习路径。如果你报名参加课程，那将会有很大的不同。可以将理论与实践相结合。因此，在培训机构系统地学习，掌握更多的专业知识是一个不错的选择。

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